Was sind „erwünschte Schwierigkeiten“ beim Lernen und wann sind sie hilfreich?

Ein Kurs kann sehr unterhaltsam sein, ohne dabei besonders effektiv zu sein. Übersichtliche Folien, kurze Videos und einfache Fragen nach jedem Themenabschnitt vermitteln ein ständiges Erfolgserlebnis. Lernende arbeiten den Stoff zügig durch, erzielen gute Ergebnisse und geben positives Feedback. Doch schon einen Monat später können sie sich nicht mehr an grundlegende Regeln erinnern oder diese in einer neuen Situation anwenden.

Das Paradoxe daran: Gezielte, herausfordernde Schwierigkeiten können den langfristigen Lernerfolg verbessern. In der Lernpsychologie spricht man hierbei von „erwünschten Schwierigkeiten“ (desirable difficulties). Es geht nicht darum, das Lernen mühsam oder verwirrend zu gestalten. Vielmehr führen Übungen, die einen gewissen Mehraufwand erfordern, oft zu einem stärkeren, langfristigen Lerneffekt als die bloße Wiederholung bereits bekannter Inhalte.

Entscheidend ist das Wort „erwünscht“. Schwierigkeiten werden dann kontraproduktiv, wenn sie die Lernenden überfordern, keinem Lernziel dienen oder lediglich Barrieren aufbauen. Kursentwickler sollten ein Niveau finden, das die Lernenden zum Nachdenken anregt, ihnen gleichzeitig aber genügend Unterstützung bietet, um Fortschritte zu erzielen.

Was jetzt leicht fällt, muss später nicht unbedingt abrufbar sein.

In der Weiterbildung wird Erfolg oft daran gemessen, wie schnell eine Aufgabe gelöst wird. Wenn jemand direkt nach einem Beispiel die Antwort parat hat, wirkt es, als sei das Thema verstanden. Doch diese Antwort könnte lediglich auf dem Kurzzeitgedächtnis, Hinweisen auf dem Bildschirm oder der vertrauten Struktur der Übung basieren.

Probieren Sie ein einfaches Experiment aus: Geben Sie einer Gruppe fünf gleichartige Aufgaben hintereinander. Der zweiten Gruppe geben Sie dieselben Aufgaben, mischen diese jedoch mit anderen, bereits bekannten Aufgabentypen. Die erste Gruppe kommt möglicherweise schneller durch das Training, da sie nicht jedes Mal eine Lösungsstrategie wählen muss. Die zweite Gruppe benötigt zwar mehr Zeit, übt dabei aber, den jeweils passenden Lösungsansatz zu erkennen. Um herauszufinden, welches Format besser geholfen hat, müssen Sie die Ergebnisse später anhand neuer Aufgaben überprüfen – und nicht allein nach der Geschwindigkeit beurteilen, mit der die Lektion durchgearbeitet wurde.

Dies ist ein Beispiel dafür, wie ein reibungsloser Ablauf täuschen kann. Wir schätzen es, wenn sich das Lernen „bequem“ anfühlt – dabei ist das eigentliche Ziel von Bildung oft, dass Lernende auch nach einer Woche oder einem Monat noch in der Lage sind, das Gelernte ohne Hilfestellung anzuwenden.

Spaced Repetition (Verteilte Wiederholung): Zurückkehren, wenn das Vergessen bereits begonnen hat

Wenn Sie einen Begriff innerhalb einer Minute zehnmal wiederholen, wird er Ihnen schnell vertraut vorkommen. Das ist jedoch etwas anderes, als sich am nächsten Tag noch daran erinnern zu können. Bei der „verteilten Wiederholung“ (Spaced Repetition) werden die Lerninhalte über einen längeren Zeitraum hinweg immer wieder aufgegriffen, sodass man sich nach entsprechenden Pausen erneut mit ihnen befassen muss.

Für einen Online-Kurs ist kein komplexes System erforderlich. Es genügt, zu Beginn des nächsten Moduls kurze Fragen zu stellen, nach einer Woche auf ein Schlüsselkonzept zurückzukommen und dieses in eine abschließende Praxisaufgabe zu integrieren. Wichtig ist dabei, dass die Lernenden zunächst versuchen, sich selbst an den Stoff zu erinnern, bevor sie die korrekte Erklärung sehen.

In einem Finanzkurs könnte man beispielsweise das Konzept des „Cashflows“ nicht einfach als Definition wiederholen, sondern anhand verschiedener realer Situationen: etwa bei der Anschaffung von Ausrüstung, der Zahlung eines Abonnements oder einer verspäteten Kundenzahlung. Auf diese Weise wird die Lernpause mit dem Transfer des Wissens in einen neuen Kontext verknüpft.

Aktives Abrufen (Retrieval Practice): Warum sich „Abrufschwierigkeiten“ von „Leseschwierigkeiten“ unterscheiden

Das erneute Durchlesen von Zusammenfassungen wirkt oft produktiv, da der Stoff mit jedem Mal leichter verständlich erscheint. Versucht man hingegen, die wesentlichen Punkte aus dem Gedächtnis abzurufen, kann das länger dauern und sogar Zweifel aufkommen lassen. Genau dieser Prozess liefert jedoch oft ein aussagekräftigeres Signal über den tatsächlichen Wissensstand.

Bitten Sie die Lernenden nach einer zehnminütigen Erklärungsphase, alle Unterlagen beiseitezulegen und eine kurze Antwort zu formulieren: Wie funktioniert das Prinzip? Wann sollte es angewendet werden? Was ist ein häufiger Fehler dabei? Zeigen Sie anschließend die korrekte Erklärung und geben Sie den Lernenden Gelegenheit, ihre Antworten selbst zu korrigieren.

Eine solche Aufgabe muss nicht zwangsläufig benotet werden. Ihr Zweck besteht nicht darin, Lernende zu bewerten, sondern das Gedächtnis zu aktivieren. Kann sich ein Lernender an nichts erinnern, erkennt die Lehrkraft, dass die Unterstützung zu früh entzogen wurde, und kehrt zu einer kurzen Erläuterung zurück.

„Interleaving“ (abwechselndes Üben): Lernende dazu befähigen, Methoden selbst auszuwählen, statt nur Anweisungen zu befolgen

In vielen Lehrbüchern sind Übungen nach dem Prinzip „fünf Aufgaben für eine Methode, dann fünf für eine andere“ angeordnet. Dies hilft dabei, grundlegende Techniken zu festigen. Doch in der beruflichen Praxis ist bei Aufgaben selten direkt angegeben, welches Werkzeug jeweils verwendet werden soll.

Das Abwechseln verschiedener Aufgabentypen – das sogenannte „Interleaving“ – zwingt dazu, selbst zu bestimmen, was genau zu tun ist. Nachdem beispielsweise mehrere statistische Methoden erlernt wurden, erhält der Lernende eine Reihe von Aufgaben, bei denen die anzuwendende Methode nicht genannt wird. Er muss daher vor der eigentlichen Berechnung begründen, warum er sich für eine bestimmte Methode entscheidet.

Dieser Ansatz ist nur dann sinnvoll, wenn bereits ein grundlegendes Verständnis der jeweiligen Methoden vorhanden ist. Für absolute Anfänger kann eine zufällige Mischung von Aufgaben hingegen zu reinem Chaos führen. Zunächst sind klare Beispiele und eine erste Übungsphase für jedes einzelne Werkzeug erforderlich; erst danach folgt das gemischte Üben.

Wann Schwierigkeit nicht mehr zielführend ist

Es gibt einen Unterschied zwischen produktiver Anstrengung und schlechter Gestaltung. Eine anspruchsvolle Aufgabe, die mit ein wenig Unterstützung gelöst werden kann, fördert den Lernprozess. Hingegen führen Faktoren wie eine schlechte Tonqualität bei Videos, eine unübersichtliche Benutzeroberfläche oder Anweisungen, denen die notwendigen Daten fehlen, lediglich dazu, dass kognitive Ressourcen unnötig gebunden werden.

Um zwischen diesen beiden Fällen zu unterscheiden, sollte man sich fragen: Welche Art von Denkarbeit soll durch diese Schwierigkeit angeregt werden? Lautet die Antwort „Der Lernende muss zwei Methoden miteinander vergleichen“, dann ist die Schwierigkeit sinnvoll. Lautet sie hingegen „Der Lernende muss raten, was der Autor wohl gemeint hat“, dann liegt ein Problem in der Gestaltung vor.

Der Schwierigkeitsgrad einer Aufgabe hängt zudem vom Wissensstand ab. Was für einen erfahrenen Analysten eine interessante Übung darstellt, kann einen Anfänger völlig überfordern. Deshalb ist es sinnvoll, verschiedene Unterstützungsebenen anzubieten und die Möglichkeit zu haben, auf ein einfacheres Beispiel zurückzugreifen.

Ein Beispiel hierfür: Ein Programmierkurs, der zu einfach gestaltet war.

Stellen Sie sich einen Python-Kurs für Anfänger vor. Nach der Lektion über Schleifen beginnen alle Übungen mit der Anweisung: „Verwenden Sie eine for-Schleife“. Die Studierenden schreiben schnell den korrekten Code und bestehen den Test. Eine Woche später erhalten sie die Aufgabe, die Verarbeitung einer Liste von Bestellungen zu automatisieren – diesmal ohne konkrete Vorgabe. Ein Teil der Gruppe kommt plötzlich nicht mehr weiter.

Das Problem liegt hier möglicherweise nicht in der Syntax, sondern darin, dass die Studierenden nicht geübt haben, selbst zu entscheiden, welche Struktur jeweils angemessen ist. In einer überarbeiteten Version des Kurses bleiben zunächst einfache Übungen zu `for`- und `while`-Schleifen erhalten; anschließend folgt eine gemischte Aufgabensammlung, bei der die Studierenden selbst entscheiden müssen, ob eine Schleife, eine Bedingung, eine Funktion oder eine Kombination daraus erforderlich ist.

Einige Tage später erhalten die Studierenden eine neue Aufgabe – diesmal ohne Hinweis auf die zu verwendende Methode. Das Ergebnis wird nun nicht mehr anhand der Bearbeitungsgeschwindigkeit bewertet, sondern danach, ob die Studierenden in der Lage sind, den Algorithmus eigenständig zu formulieren. Dies ist ein hypothetisches Beispiel aus der Lehre, kein Bericht über ein tatsächlich durchgeführtes Experiment.

Sollte ein Test gezielt schwierig gestaltet werden?

Nein. Ein hoher Schwierigkeitsgrad ist für sich genommen kein Qualitätsmerkmal für den Unterricht. Wenn eine Aufgabe lediglich einen seltenen Ausnahmefall abfragt, anstatt eine Kernkompetenz zu prüfen, kann dies das Ergebnis ungerechtfertigt verschlechtern, ohne dabei Aufschluss über den tatsächlichen Wissensstand oder die Kompetenz der Studierenden zu geben.

Ein „sinnvoller“ Schwierigkeitsgrad sollte stets auf das Lernziel abgestimmt sein. Wenn beispielsweise eine Fachkraft in einer untypischen Kundensituation korrekt handeln muss, ist es sinnvoll, genau solche Situationen zu trainieren. Wenn ein Studierender hingegen gerade erst mit einem neuen Begriff vertraut gemacht wird, ist ein komplexes Szenario mit zwanzig Variablen nicht zielführend.

Man sollte den Schwierigkeitsgrad während der Lernphase nicht mit dem Schwierigkeitsgrad bei der abschließenden Leistungsbewertung verwechseln. Während des Lernprozesses können Studierende auf Aufgaben stoßen, die durch Hinweise unterstützt werden, wobei die Eigenständigkeit schrittweise gesteigert wird. Bei einer Prüfung hingegen sollte die Bewertung transparent auf das definierte Lernziel ausgerichtet sein – ohne unerwartete Fallen zu stellen.

Ein Plan, drei Techniken in einem Modul einzusetzen

Betrachten wir das Thema „Umgang mit Kundenbeschwerden“. In der ersten Lektion stellt die Lehrkraft ein Gesprächsmodell vor und bietet einfache Übungsmöglichkeiten. Am Ende wendet der Teilnehmende die drei Hauptschritte selbstständig an – das ist „Retrieval Practice“ (aktives Abrufen von Wissen).

In der zweiten Lektion kommen neben Beschwerden auch Situationen wie Informationsanfragen oder Produktrückgaben hinzu. Der Lernende muss zunächst den Anfragetyp bestimmen und den passenden Lösungsweg wählen – das ist „Interleaving“ (verschränktes Lernen).

Nach einer Woche greift der Kurs das Thema Beschwerden in einem neuen Szenario wieder auf, ohne den gesamten Ablauf erneut Schritt für Schritt zu erklären. Der Lernende muss sich nach einer Pause wieder an die bekannten Prinzipien erinnern – das ist „Spacing“ (verteiltes Lernen).

Jede dieser Methoden erfüllt einen spezifischen Zweck. Sie ersetzen einander nicht und sollten auch nicht dazu führen, dass der Kurs nur noch aus ständigen Prüfungen besteht.

Feedback sollte die „nützliche Komplexität“ ausgleichen.

Je komplexer eine Aufgabe ist, desto wichtiger wird ein qualitativ hochwertiges Feedback. Der Lernende muss nachvollziehen können, welche Teile seiner Lösung korrekt waren, wo Fehler unterlaufen sind und welcher nächste Schritt sinnvoll wäre.

Ein Beispiel aus der Statistik: Das gewählte Verfahren war zwar richtig, aber die Annahmen zu den Daten wurden nicht überprüft. Ein Beispiel aus dem Schreiben: Die These ist überzeugend, aber die Belege stützen die Schlussfolgerung nicht. Ein Beispiel aus der Programmierung: Die Struktur des Algorithmus ist korrekt, doch ein Grenzfall wurde nicht berücksichtigt.

Durch diese Präzision bleibt die Aufgabe anspruchsvoll, aber dennoch bewältigbar. Beschränkt sich das Feedback hingegen nur auf eine Note, fehlt dem Lernenden oft die Orientierung für den nächsten Versuch – er beginnt dann möglicherweise nur noch zu raten.

Wiederholungsplanung ohne Überlastung des Kurses

Es ist nicht nötig, nach jedem Abschnitt einen eigenen Test einzubauen. In einem kurzen Modul reichen ein oder zwei Fragen zur Wissenswiederholung aus; zudem kann man bei einem neuen Thema zu einem früheren Zeitpunkt noch einmal auf ein zentrales Konzept zurückkommen.

Ein bewährtes Muster für einen vierwöchigen Kurs: eine kurze Wiederholung am Tag der ersten Einführung, eine weitere Wiederholung nach einigen Tagen, gemischte Übungen in der darauffolgenden Woche und eine abschließende Anwendung am Ende des Programms. Die genauen Zeitabstände sollten an den Lernstoff, dessen Schwierigkeitsgrad und die verfügbare Zeit angepasst werden.

Die Lernplattform (LMS) „WeStudy“ kann dazu genutzt werden, Lektionen und Lernaufgaben zu strukturieren; die technische Umsetzung von Erinnerungen und anderen Automatisierungen muss dabei gesondert geprüft werden. Das Prinzip der „verteilten Wiederholung“ (spaced repetition) lässt sich selbst in einem einfachen Kurs anwenden, sofern der Kursautor die Lernenden gezielt dazu anregt, sich wieder mit bereits Gelerntem zu befassen.

Wie lässt sich überprüfen, ob der erhöhte Schwierigkeitsgrad tatsächlich einen Nutzen gebracht hat?

Beurteilen Sie eine solche Änderung nicht allein anhand der Zufriedenheit der Lernenden oder ihrer Noten unmittelbar nach einer Lektion. Wenn Aufgaben ein höheres Maß an eigenständigem Denken erfordern, können die anfänglichen Ergebnisse zunächst schlechter ausfallen – langfristig führt dies jedoch zu einem besseren Lernerfolg.

Es ist aussagekräftiger, Gruppen nach einem gewissen Zeitraum anhand derselben Aufgabe zu vergleichen. Berücksichtigen Sie dabei unterschiedliche Vorkenntnisse und ziehen Sie keine voreiligen Schlüsse aus Einzelergebnissen. Für eine kleinere Bildungseinrichtung reicht oft ein Pilotprojekt mit sorgfältiger Beobachtung aus: Untersuchen Sie beispielsweise, welche Aufgaben die Lernenden ohne zusätzliche Hilfestellungen bewältigen können.

Es ist besonders wichtig zu prüfen, ob der Schwierigkeitsgrad lediglich durch technische Hürden gestiegen ist. Wenn Lernende Zeit damit verbringen, nach einer Schaltfläche zu suchen oder mit technischen Problemen (etwa bei der Tonwiedergabe) zu kämpfen, handelt es sich nicht um eine „gewünschte“ Lernschwierigkeit, sondern um einen Mangel in der Lernumgebung.

Der Schwierigkeitsgrad hängt von der Erfahrung der Lernenden ab.

Eine Aufgabe kann für die eine Person eine sinnvolle Herausforderung darstellen, während sie für eine andere nahezu unlösbar ist. Dies zeigt sich besonders deutlich in heterogenen Gruppen, in denen einige Teilnehmende bereits über Berufserfahrung verfügen, während andere sich zum ersten Mal mit dem Thema befassen. Wenn die Lehrkraft für alle Lernenden gleichermaßen Hilfestellungen entfernt, müssen Anfänger ihre Energie für grundlegende Arbeitsschritte aufwenden, die Erfahrenere bereits automatisch ausführen.

Versuchen Sie es mit einer kurzen diagnostischen Einführung: eine grundlegende Übung, eine zur Auswahl des Lösungsansatzes und eine zum Transfer. Bieten Sie je nach Ergebnis unterschiedliche Unterstützungsgrade an. Ein Anfänger erhält ein Schritt-für-Schritt-Beispiel sowie Hinweise. Ein bereits geschulter Teilnehmender arbeitet direkt mit gemischten Aufgaben oder einem neuen Kontext. Das Ziel ist in beiden Fällen dasselbe, doch der Weg dorthin unterscheidet sich.

Es ist nicht nötig, zehn separate Kurse zu erstellen. Manchmal genügen zwei Übungsmodi oder eine optionale Erklärung, die Lernende nach ihrem ersten Versuch bei Bedarf abrufen können. Das Wichtigste ist, dass der Schwierigkeitsgrad mit zunehmender Kompetenz steigt – er sollte nicht vom ersten bis zum letzten Modul gleich bleiben.

Wenn Lernende mit guten Vorkenntnissen Aufgaben stets sofort lösen, stellen Sie ihnen eine Aufgabe, bei der sie selbst eine Methode wählen müssen. Wenn Anfänger selbst nach einem Beispiel nicht weiterkommen, bieten Sie wieder mehr Unterstützung an. Anpassungsfähigkeit erfordert hier nicht zwangsläufig einen komplexen KI-Algorithmus; es geht vielmehr um eine bewusste pädagogische Entscheidung.

Warum sollte eine zeitversetzte Überprüfung (deferred validation) Teil des Kursdesigns sein?

Die meisten Online-Kurse zeigen das Endergebnis direkt nach Abschluss der Lerninhalte an. Das ist zwar aus administrativer Sicht praktisch, belegt jedoch nicht, ob das Wissen langfristig abrufbar ist. Lernende könnten sich auf noch frische Hinweise, eine vertraute Abfolge oder ihr Kurzzeitgedächtnis verlassen haben.

Versuchen Sie, zwei Wochen später eine kleine Auswahl von drei Fallstudien zu versenden, die das zentrale Prinzip in einem anderen Kontext aufgreifen. Der Zeitaufwand sollte gering sein – zehn Minuten genügen. Wenn eine Person keine der Aufgaben lösen kann, liegt das nicht unbedingt am Lernenden. Möglicherweise sah der Kurs keine Gelegenheit vor, zu einem Thema zurückzukehren und es ohne Hilfestellungen anzuwenden.

Bei B2B-Schulungen ist es besonders wertvoll, die tatsächliche Anwendung am Arbeitsplatz zu betrachten. Ein Beispiel: Einen Monat nach einem Verhandlungstraining zeigt eine Führungskraft, wie sie klärende Fragen stellt und auf Einwände reagiert. Auf diese Weise misst das Unternehmen die tatsächliche Kompetenz – und nicht nur den subjektiven Eindruck, der nach einem Workshop zurückbleibt.

Vorsicht bei der Interpretation: Das zeitversetzte Ergebnis hängt auch davon ab, wie häufig die Person das Gelernte zwischen den Unterrichtseinheiten angewendet hat. Ein Mitarbeiter, der das Wissen täglich bei der Arbeit einsetzt, und ein Lernender, der keine Gelegenheit dazu hat, können zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen – unabhängig davon, wie gut der Unterricht ursprünglich war.

Unnötige Schwierigkeiten: Fünf Warnsignale für Kursautoren

Das erste Signal: Die Teilnehmenden verstehen die Anweisungen nicht, obwohl ihnen alle notwendigen Informationen vorliegen. Hier liegt ein Problem in der Formulierung vor, nicht in der eigentlichen Denkaufgabe. Das zweite Signal: Eine Aufgabe setzt Begriffe voraus, die noch nicht erklärt wurden und auch nicht zu den Lernvoraussetzungen des Kurses gehören. Das dritte Signal: Technische Hürden nehmen mehr Zeit in Anspruch als die eigentliche Lernaktivität.

Das vierte Signal: Auf einen Fehler folgt kein Feedback, sodass die Lernenden raten müssen, was sie korrigieren sollen. Das fünfte Signal: Die Komplexität nimmt zwar durch eine höhere Anzahl an Schritten zu, vermittelt aber keine neuen Kompetenzen. So könnte beispielsweise ein unnötig langer Aufgabentext ein eigentlich einfaches Problem verschleiern; die Aufgabe prüft dann eher die Fähigkeit, eine bestimmte Information im Text zu finden, obwohl der Kurs eigentlich statistische Analysen vermitteln soll.

Lassen Sie zwei bis drei Lernende mit unterschiedlichem Vorwissen eine Probelektion absolvieren und laut äußern, an welchen Stellen sie zögern. Wenn alle an derselben Formulierung hängen bleiben, reicht es oft aus, diese umzuschreiben. Bleiben die Teilnehmenden hingegen bei einem bestimmten Lösungsansatz hängen, könnte es sich um eine „gewünschte Schwierigkeit“ (desirable difficulty) handeln – in diesem Fall sollte man sie beibehalten, aber vielleicht einen kurzen Hinweis (Tipp) ergänzen.

Bewerten Sie die Qualität des Schwierigkeitsgrades nicht allein anhand der Anzahl der Beschwerden. Manchmal werden nützliche Übungen weniger geschätzt als sehr einfache – das bedeutet jedoch nicht, dass man die Erfahrungen der Lernenden ignorieren sollte. Kombinieren Sie Feedback mit den Ergebnissen aus den Übungen selbst sowie mit den Resultaten, die erst zeitversetzt sichtbar werden.

Wie man ein zu einfaches Modul überarbeitet, ohne das Video neu aufnehmen zu müssen

Angenommen, ein Kurs wurde bereits veröffentlicht und wird von Hunderten von Personen genutzt. Die Videos sind von guter Qualität, aber die Abschlusstests prüfen hauptsächlich, ob die korrekten Definitionen wiedererkannt werden. Beginnen Sie nicht gleich mit einer kompletten Neugestaltung, sondern nehmen Sie zunächst drei Änderungen vor.

Fügen Sie erstens vor der Erklärung eine Wiederholungsfrage zum vorangegangenen Thema ein. Ändern Sie zweitens einen Teil der Abschlussaufgaben: Anstatt lediglich einen Begriff auszuwählen, präsentieren Sie ein kurzes Fallbeispiel, bei dem eine Vorgehensweise gewählt und begründet werden muss. Wiederholen Sie drittens eine zentrale Fertigkeit eine Woche später in einem neuen Kontext.

Ein solcher Pilotversuch kann zeigen, ob das Problem tatsächlich darin bestand, dass die Übungen zu einfach waren. Sollte sich das Ergebnis nicht verbessern, überprüfen Sie die grundlegenden Erklärungen, das Ausgangsniveau der Teilnehmenden sowie das Feedback. Nicht jedes schlechte Ergebnis erfordert einen schwierigeren Test; manchmal ist stattdessen eine präzisere Anleitung oder Übung erforderlich.

Wie man Lernenden erklärt, warum ein Kurs mitunter anspruchsvoller wird

Die pädagogische Logik sollte nicht verborgen bleiben. Wenn Lernende nach einer Reihe einfacher Übungen plötzlich mit gemischten Aufgaben konfrontiert werden, könnten sie den Kurs als schlecht strukturiert empfinden. Erklären Sie kurz: In der ersten Phase haben wir gelernt, einen Algorithmus anzuwenden; nun üben wir, den jeweils passenden Algorithmus eigenständig – ohne vorgegebene Hinweise – auszuwählen. Auf diese Weise verstehen die Lernenden den Grund für den höheren Schwierigkeitsgrad und empfinden ihn weniger als ungerecht.

Es lassen sich zwei Arten von Fortschritt aufzeigen: die Geschwindigkeit bei der Bearbeitung gleichartiger Übungen sowie die Fähigkeit, neue Situationen zu meistern. Ersteres hilft dabei, den Grad der Automatisierung einer grundlegenden Fertigkeit einzuschätzen, Letzteres verdeutlicht die Flexibilität des Wissens. Beides ist wichtig, entwickelt sich jedoch nicht zwangsläufig gleichzeitig.

Es ist zudem sinnvoll, den Lernenden zu ermöglichen, nach einem ernsthaften Lösungsversuch einen Hinweis anzufordern. Dies beeinträchtigt den „gewünschten Schwierigkeitsgrad“ (desirable difficulty) nicht, sofern bereits eine eigene Anstrengung unternommen wurde und die nachfolgende Aufgabe es erlaubt, die erworbenen Kenntnisse eigenständig unter Beweis zu stellen. Es ist nicht nötig, das Lernen in einen Ausdauerwettbewerb zu verwandeln; Das Ziel ist verlässliche Kompetenz. Bitten Sie die Lernenden am Ende des Moduls, ihre ersten und letzten Versuche miteinander zu vergleichen: Was gelingt nun ohne Unterstützung? Welche Lösungswege erfordern mehr Zeit? Und welche Fertigkeit sollte morgen noch einmal geübt werden? Eine solche Reflexion hilft dabei, tatsächliche Fortschritte zu erkennen – selbst dann, wenn sich die anfängliche Leichtigkeit des Lernens vorübergehend verringert hat. Für Lehrende bieten diese Beobachtungen wertvolle Anhaltspunkte: Welche Übungen erfordern eine intensivere Anleitung? Und welche sollten bewusst anspruchsvoll bleiben, damit die Lernenden schrittweise lernen, eigenständig Methoden zu wählen und ihre Lösungen selbst zu überprüfen?

Verwechseln Sie nicht „gewünschte Schwierigkeit“ (desirable difficulty) mit Barrieren, die den Zugang erschweren.

Manchmal gehen Kursautoren fälschlicherweise davon aus, dass eine komplexe Navigation, kleine Schrift oder ein hohes Tempo in Videos einen Kurs „seriöser“ wirken lassen. In der Realität fördern solche Hindernisse jedoch nicht die angestrebte berufliche Kompetenz. Sie erschweren lediglich das Lernen für Menschen mit unterschiedlichen Bedürfnissen – selbst dann, wenn der eigentliche Lerninhalt für sie grundsätzlich zugänglich wäre.

Es ist sinnvoll, zwischen der Komplexität des Denkprozesses und der Komplexität des Zugangs zu unterscheiden. Ein Lernender kann sich beispielsweise mit einer anspruchsvollen statistischen Fragestellung befassen, während er gleichzeitig die Schrift vergrößern, ein Transkript einblenden, die Tastatur nutzen oder zur Aufgabenstellung zurückkehren kann – ohne auf zusätzliche Barrieren zu stoßen. Diese Möglichkeiten machen die Aufgabe nicht intellektuell einfacher; sie beseitigen lediglich unnötige Hürden.

Testen Sie anspruchsvolle Übungen mit Personen unterschiedlicher Hintergründe und Bedürfnisse. Stellen Sie sich die Frage: Woher genau rührt die Anstrengung – aus der Wahl einer geeigneten Methode oder aus der Suche nach dem richtigen Bedienelement? Ein gutes Kursdesign bewahrt Ersteres und versucht, Letzteres zu eliminieren.

Fazit

Bitten Sie die Lernenden zudem anzugeben, worauf eine Schwierigkeit zurückzuführen war: auf das Konzept selbst, auf fehlendes Vorwissen oder auf ein technisches Hindernis. Diese Rückmeldungen helfen den Kursautoren dabei, produktive Lernanstrengungen nicht mit einem Mangel an Anleitung zu verwechseln. Auf Basis einer solchen Analyse lässt sich die Art der Unterstützung anpassen, ohne den eigentlichen Lernkern zu vereinfachen.

Ein guter Kurs muss nicht zu jedem Zeitpunkt so einfach wie möglich sein. Ein gewisses Maß an Anstrengung – etwa durch das Abrufen von Wissen, die Auswahl einer geeigneten Methode oder die Rückkehr zu einem Thema nach einer Pause – kann dazu beitragen, dass das Gelernte länger abrufbar bleibt.

„Sinnvolle Herausforderungen“ (desirable difficulty) bedeuten jedoch keineswegs Chaos, Überforderung oder eine Bestrafung für Fehler. Der Kursautor muss genau verstehen, welche Handlung durch eine bestimmte Übung erschwert wird, warum Lernende dennoch über ausreichend Unterstützung verfügen und wie sie Feedback erhalten. Eine Lernplattform (LMS) wie WeStudy oder eine ähnliche Umgebung kann den Lernprozess zwar unterstützen, doch die pädagogische Entscheidung über den Schwierigkeitsgrad liegt stets beim Kursautor.

Quellen

1. Bjork & Bjork – Sich selbst bewusst fordern: Ein konstruktiver Ansatz.

2. Dunlosky et al. – Den Lernerfolg durch effektive Lerntechniken steigern.

3. The Learning Scientists – Verteiltes Lernen (Spaced Practice).

4. The Learning Scientists – Verschachteltes Lernen (Interleaving).

5. Education Endowment Foundation – Metakognition und selbstreguliertes Lernen.